SQL Server 2000 係統管理指南 pdf epub mobi txt 電子書 下載2026

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出版者:清華大學齣版社

作者:閃四清

出品人:

頁數:459

译者:

出版時間:2001-1

價格:42.00元

裝幀:

isbn號碼:9787302042228

叢書系列:

圖書標籤:

• SQL Server 2000
• 係統管理
• 數據庫管理
• SQL Server
• 數據庫
• 服務器管理
• 係統維護
• 性能優化
• 安全管理
• 技術指南

現代數據庫架構與性能優化實戰 深入探索關係型數據庫的演進、高性能設計原則及前沿管理實踐 本書並非聚焦於特定曆史版本（如SQL Server 2000）的傳統運維手冊，而是為緻力於構建、維護和優化現代、高可用、大規模關係型數據庫係統的專業人士量身打造的綜閤性指南。我們超越瞭單一平颱的限製，緻力於提供跨越主流RDBMS（如最新的SQL Server版本、PostgreSQL、MySQL或雲原生數據庫服務）通用的、基於核心原理的知識體係。 第一部分：現代數據庫係統的基石 本部分奠定讀者對當代數據庫係統復雜性的理解，著重於性能、安全與擴展性這三大核心支柱。 第一章：關係模型的高級應用與非關係型數據的融閤 超越ACID的事務模型： 探討BASE理論及其在分布式係統中的實踐。分析Lambda架構與Kappa架構在應對大數據實時性要求時的優勢與劣勢。 多模態數據庫的興起： 深入研究文檔型（如MongoDB）、圖數據庫（如Neo4j）和列式存儲（如ClickHouse）的應用場景。重點闡述何時選擇關係型數據庫，何時應集成NoSQL解決方案，以及如何實現異構數據源的有效集成與同步。 數據類型與存儲效率的再思考： 現代數據庫中對JSONB、地理空間數據（GIS）和時序數據的原生支持及其索引策略。 第二章：高性能架構設計與物理存儲優化 本章聚焦於從硬件選擇到數據布局的每一個決策點如何影響最終的查詢性能。 存儲層級與I/O深度剖析： 對比NVMe SSD、SATA SSD、傳統HDD在數據庫I/O路徑上的性能差異。深入理解操作係統緩存、文件係統選擇（如XFS, ZFS）對數據庫緩衝池的影響。 數據布局與物理組織： 詳細解析聚集索引（Clustered Index）的設計哲學，以及在現代數據庫中如何利用列存儲（Columnar Storage）技術來加速分析型查詢（OLAP）。探討分區（Partitioning）策略（範圍、列錶、哈希）在處理TB級錶時的效率提升。 內存管理藝術： 現代數據庫（如In-Memory OLTP技術）如何最大化利用RAM。分析緩衝池（Buffer Pool）的命中率優化、髒頁管理和延遲寫入策略。 第三部分：查詢優化與執行計劃的精細調校 理解並駕馭查詢優化器是性能調優的核心技能。 第三章：優化器的工作原理與統計信息管理 優化器的心智模型： 深入剖析查詢優化器如何生成執行計劃——從代價模型（Cost Model）到啓發式規則。識彆並應對優化器常見的“錯誤估算”場景。 統計信息的生命周期： 探討自動統計更新機製的局限性。學習如何手動創建、修改和維護高精度統計信息，特彆是在數據分布高度傾斜（Skewed Data）的情況下。 查詢重寫與CTE的陷阱： 分析公用錶錶達式（CTE）在不同數據庫版本中是否會被展開或優化。學習如何使用提示（Hints）——在必要時——來引導優化器選擇更優路徑。 第四章：執行計劃的深度解讀與調優實戰 超越“是”與“否”： 係統性地解讀復雜的執行計劃符號，識彆高成本操作，如大量的Bookmark Lookups、高昂的排序（Sort）操作、以及不必要的錶掃描（Table Scans）。 索引策略的動態演進： 從單列索引到復閤索引、覆蓋索引（Covering Index）的設計。討論索引碎片化的現代定義及其對讀取性能的影響。引入索引選擇性的概念，指導何時應創建索引，何時應刪除冗餘索引。 參數嗅探（Parameter Sniffing）的應對： 詳細分析該現象的成因，並提供事務級、存儲過程級和查詢級的解決之道。 第四部分：高可用性、災難恢復與雲原生實踐 在業務對停機時間容忍度趨近於零的今天，構建彈性的數據基礎設施至關重要。 第五章：現代復製與集群技術 同步與異步復製的權衡： 詳細對比不同RDBMS下的主流復製技術（如Always On Availability Groups, Streaming Replication, Galera Cluster）。分析延遲（Latency）和數據一緻性（Consistency）之間的黃金分割點。 讀寫分離架構： 設計高效的讀寫分離拓撲，包括應用層路由、中間件代理（如ProxySQL）的部署與故障轉移策略。 自動故障轉移的魯棒性測試： 探討如何設計混沌工程（Chaos Engineering）實驗來驗證高可用方案在極端條件下的恢復能力。 第六章：數據庫的自動化運維與DevOps集成 基礎設施即代碼（IaC）在DBA中的應用： 使用Terraform或Ansible管理數據庫實例的生命周期，實現環境的快速、可重復部署。 監控與告警的演進： 建立基於指標（Metrics）、日誌（Logs）和追蹤（Traces）的“三支柱”監控體係。重點關注等待事件（Wait Events）分析而非僅僅CPU或內存利用率。 數據管道的現代化： 引入Change Data Capture (CDC) 技術，用於實時數據集成、數據湖同步，以及高效的數據庫版本升級與數據遷移。 本書特色： 本書以實戰案例驅動，所有理論都輔以在大型生産環境中驗證過的調優腳本和架構圖。它著眼於數據庫係統通用原理的掌握，幫助讀者從“數據庫管理員”轉型為“數據架構師”，從而能夠自信地駕馭未來十年內關係型數據庫技術的挑戰與機遇。我們不教授過時的命令語法，而是教授設計哲學與性能思維。

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